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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118609794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410681805.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置是由丁大伟;高宇;叶尔妮;安翠娟;任莹莹;万子烁设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置，涉及医学图像分析技术领域。所述皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法包括：获取皮肤镜图像数据集以及特征集；通过训练好的分类头，获得预诊断分数集；采用无监督聚类算法计算预诊断分数的不可信区间；根据预诊断分数的不可信区间，获得不可信预诊断分数集以及可信预诊断分数集；根据训练好的门控机制补偿模型，获得补偿后的预诊断分数集；采用最优传输算法对补偿后的预诊断分数集进行映射处理，获得诊断概率；根据诊断概率，获得皮肤黑色素瘤的预测结果。采用本发明，可提高深度学习诊断模型的公平性以及准确性。

本发明授权一种皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取皮肤镜图像数据集；根据所述皮肤镜图像数据集，获得皮肤镜图像数据的特征集；S2、构建初始的分类头；根据所述特征集对所述初始的分类头进行训练，获得训练好的分类头，通过所述训练好的分类头，获得预诊断分数集；S3、采用无监督聚类算法计算预诊断分数的不可信区间；根据所述预诊断分数的不可信区间以及所述预诊断分数集，获得不可信预诊断分数集以及可信预诊断分数集；其中，所述S3的采用无监督聚类算法计算预诊断分数的不可信区间；根据所述预诊断分数的不可信区间以及所述预诊断分数集，获得不可信预诊断分数集以及可信预诊断分数集，包括：S31、采用无监督聚类算法，将所述预诊断分数集进行分类包括：第一类数据、第二类数据以及第三类数据；S32、获取第一类数据的质心、第二类数据的质心以及第三类数据的质心；S33、对第一类数据的质心、第二类数据的质心以及第三类数据的质心进行大小排序，获得最小值、中值以及最大值；S34、根据最小值、中值以及最大值，计算预诊断分数的不可信区间；S35、根据所述预诊断分数的不可信区间以及所述预诊断分数集，获得不可信预诊断分数集以及可信预诊断分数集；S4、构建初始的门控机制补偿模型；其中，所述门控机制补偿模型，包括3个全连接层、1个批归一化层以及GELU激活函数；其中，所述全连接层，用于对输入特征进行标准化处理；所述批归一化层，用于对输入特征进行归一化处理；所述GELU激活函数，用于对输入特征进行非线性映射；S5、根据所述不可信预诊断分数集以及不可信预诊断分数集对应的特征集，对所述初始的门控机制补偿模型进行训练，获得训练好的门控机制补偿模型；其中，所述S5的根据所述不可信预诊断分数集以及不可信预诊断分数集对应的特征集，对所述初始的门控机制补偿模型进行训练，获得训练好的门控机制补偿模型，包括：S51、将所述不可信预诊断分数集以及不可信预诊断分数集对应的特征集输入所述初始的门控机制补偿模型，通过所述全连接层对所述不可信预诊断分数集以及不可信预诊断分数集对应的特征集进行标准化处理，获得标准化后的特征；S52、采用元素相加的方法对所述标准化后的特征进行融合，获得融合后的特征；S53、将融合后的特征输入所述批归一化层，获得归一化后的特征；S54、将所述归一化后的特征输入所述GELU激活函数中，进行非线性映射处理，获得非线性映射处理结果；将非线性映射处理结果输入全连接层，获得补偿后的诊断分数；S55、根据所述补偿后的诊断分数，采用二元交叉熵损失函数对所述初始的门控机制补偿模型进行训练，获得训练好的门控机制补偿模型；S6、将所述不可信预诊断分数集以及不可信预诊断分数集对应的特征集，输入所述训练好的门控机制补偿模型，获得补偿后的预诊断分数集；将所述补偿后的预诊断分数集与所述可信预诊断分数集合并，获得最终的预诊断分数集；S7、对所述最终的预诊断分数集进行映射处理，获得诊断概率；根据所述诊断概率，获得皮肤黑色素瘤的预测结果；其中，所述S7的对所述最终的预诊断分数集进行映射处理，获得诊断概率；根据所述诊断概率，获得皮肤黑色素瘤的预测结果，包括：S71、采用Sigmoid函数将所述最终的预诊断分数集进行映射处理，获得诊断概率；S72、采用公平性最优映射理论对所述诊断概率进行映射，获得最优公平性映射概率；S73、根据所述最优公平性映射概率，获得皮肤黑色素瘤的预测结果。

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